La carrera por la superinteligencia artificial se intensifica, y Meta refuerza su unidad de IA con fichajes estratégicos. En Junio de 2025 llegó la noticia del fichaje de Trapit Bansal por Meta, que marca un nuevo capítulo en esta emocionante competición. Este investigador, clave en los primeros proyectos de aprendizaje por refuerzo en OpenAI, deja atrás dos años donde participó activamente en el desarrollo del modelo de razonamiento o1, abriendo ahora nuevas puertas bajo el liderazgo de Mark Zuckerberg. Su llegada coincide con una fase de crecimiento intenso en la unidad de superinteligencia de Meta, que busca construir modelos de inteligencia artificial capaces de competir directamente con los sistemas más avanzados del sector.
El Impulso de Meta en Modelos de Razonamiento de IA
Meta está invirtiendo fuertemente en talento para profundizar en modelos de razonamiento de IA que puedan impulsar la próxima generación de productos y servicios. A diferencia de gigantes como OpenAI, Google o DeepSeek, Meta aún no ha presentado públicamente ningún modelo propio enfocado al razonamiento, algo que aspira a cambiar con estas nuevas incorporaciones.
Por qué Meta apuesta por fichar especialistas de OpenAI y otros gigantes de la IA
La explicación de esta estrategia es sencilla: dominar el desarrollo de modelos de razonamiento de IA es esencial para avanzar en aplicaciones empresariales complejas. Empresas como OpenAI, DeepSeek y Google DeepMind marcan el ritmo en este campo, lo que hace imprescindible que Meta refuerce su equipo con mentes reconocidas.
Bansal no estará solo en este proceso. Al unirse a Meta, compartirá equipo con otros profesionales de alto nivel como Alexandr Wang (antiguo CEO de Scale AI), y Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov y Xiaohua Zhai, todos ellos con experiencia previa en OpenAI. Sumando las trayectorias de Jack Rae, ex de Google DeepMind, y Johan Schalkwyk, antiguo responsable de aprendizaje automático en Sesame, la compañía se dota de un grupo multidisciplinar que aspira a situarla en la vanguardia del sector.
Cómo influyen los modelos de razonamiento en la inteligencia artificial actual
Hasta hace poco, la inteligencia artificial destacaba sobre todo en el análisis de patrones o en la generación rápida de texto e imágenes. Sin embargo, los modelos de razonamiento permiten que la IA “piense” a otro nivel: son capaces de descomponer problemas, analizar datos y llegar a conclusiones más lógicas antes de ofrecer respuestas.
Así nacen agentes de IA mucho más útiles para negocios, herramientas de soporte o sistemas autónomos. Por ejemplo, el modelo o3 de OpenAI y el R1 de DeepSeek han demostrado cómo la IA, con una estructura de razonamiento progresivo, eleva el rendimiento tanto en pruebas técnicas como en tareas reales, aunque eso implique emplear más tiempo y recursos computacionales. En este contexto, Meta busca aprovechar la experiencia de Bansal y el resto del equipo para diseñar una tecnología equivalente o superior.
El Desafío de Competir en un Mercado en Evolución Constante
El mercado de la IA está en constante movimiento, con lanzamientos frecuentes de modelos cada vez más sofisticados. Meta se enfrenta al reto de ponerse a la altura y, si es posible, superar a sus competidores.
El reto de competir con modelos abiertos y líderes del sector
¿Hasta qué punto supone un desafío para Meta no disponer de un modelo propio ya lanzado? En el último año, el ritmo lo marcan compañías como OpenAI, DeepSeek y Google DeepMind, que han presentado arquitecturas sofisticadas y han conseguido reconocimiento por su eficiencia. Meta prepara su asalto liderando un gran equipo, con la incógnita añadida del próximo lanzamiento público de un modelo abierto de razonamiento por parte de OpenAI. La presión existe porque Meta defiende la filosofía del software abierto y sabe que su respuesta debe estar a la altura si quiere captar a empresas y desarrolladores.
La unidad de superinteligencia de Meta en la carrera por la IA empresarial
Meta planea que su laboratorio de superinteligencia de IA juegue un papel interno crucial, inspirado en la presencia de unidades como DeepMind en Google. La idea es convertirlo en la fuente principal de modelos de IA avanzados para todos los productos y servicios de la compañía, desde aplicaciones sociales hasta herramientas para empresas. La empresa, bajo la dirección de Clara Shih (ex CEO de Salesforce AI), tiene como prioridad general crear agentes inteligentes para negocios. Pero, para que sean verdaderamente competitivos, necesita modelos de razonamiento IA de última generación que permitan funciones como gestionar incidencias, analizar patrones de ventas o adaptar respuestas en tiempo real.
La Estrategia de Meta para Atraer y Retener el Talento
La guerra por el talento en IA es feroz, y Meta está dispuesta a invertir grandes sumas para asegurarse a los mejores investigadores.
Cómo Meta compite por el talento y refuerza su equipo
¿Te has preguntado alguna vez cuánto se paga por fichar a un investigador líder? Según diversas fuentes, algunos paquetes de incorporación para expertos de IA en Meta han llegado hasta los 100 millones de dólares. No hay cifra oficial sobre el acuerdo de Bansal, pero llama la atención que, junto a él, otros tres antiguos investigadores de OpenAI —Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov y Xiaohua Zhai— hayan dado el salto recientemente. Para completar el equipo, Zuckerberg intentó comprar empresas especializadas como Safe Superintelligence, Thinking Machines Labs y Perplexity, buscando laboratorios de investigación ya formados y listos para integrar. Aunque ninguna adquisición se materializó, estos movimientos demuestran la apuesta clara por acelerar el desarrollo propio y no depender de terceros.
Perspectivas tras la llegada de Trapit Bansal
Con el fichaje de Bansal, Meta refuerza su posición en la auténtica “guerra” por la inteligencia artificial de nueva generación. Este paso es visto como una declaración de intenciones ante el resto del sector: la compañía no solo invierte millones en tecnología, sino también en personas capaces de marcar la diferencia. El CEO de OpenAI, Sam Altman, ha reconocido que Meta intentó atraer al mejor talento posible, aunque afirma que algunos de sus principales investigadores decidieron no unirse. La presencia de figuras destacadas como Alexandr Wang (procedente de Scale AI), Nat Friedman y Daniel Gross —conocidos por su liderazgo en Safe Superintelligence— sumados a las recientes incorporaciones, podría cambiar pronto el equilibrio de fuerzas en el sector. En cualquier caso, el reto de “ponerse a la altura” de modelos punteros como el o3 o el R1 sigue muy presente, más aún ante la inminente salida de modelos abiertos por parte de la competencia.
La ofensiva de Meta para liderar la carrera de la superinteligencia en inteligencia artificial se consolida con la llegada de Trapit Bansal, que trabajará en estrecha colaboración con algunos de los mejores expertos del sector. El foco sigue puesto en el desarrollo de modelos de razonamiento de IA robustos, capaces de rivalizar con referentes de empresa, y servir de base a futuros agentes inteligentes para negocios. El éxito de Meta dependerá de su habilidad para acelerar la integración de estos conocimientos y responder a la presión marcada por los lanzamientos públicos de sus competidores, reforzando así su presencia en la vanguardia mundial de la IA.
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